Artículo original: Cheng X, Tian B, Huang L, Xi S, Liu Q, Luo B, et al. Discrepancies in ASPECTS obtained by artificial intelligence and experts: Associated factors and prognostic implications. Eur J Radiol. 2024 Aug 28;181:111708.
DOI: 10.1016/j.ejrad.2024.111708
Sociedad: Sociedad Europea de Radiología (European Society of Radiology, ESR).
Palabras clave: ASPECTS. Ictus. Inteligencia Artificial.
Abreviaturas y acrónimos: ASPECTS (Alberta Stroke Project Early CT Score), ACI (Arteria Cerebral Interna), ACM (Arteria Cerebral Media), AngioTC (Angiografía por Tomografía Computarizada), AngioRM (Angiografía por Resonancia Magnética), IA (Inteligencia Artificial), RM (Resonancia Magnética), SLUS (second look ultrasound), TC (Tomografía Computarizada).
Línea editorial: La revista European Journal of Radiology (EJR) se estableció en 1988 y se ha convertido en una de las principales revistas en el campo de la radiología en Europa. Se publica de manera mensual con contenidos como investigaciones originales, revisiones, informes de casos y artículos de opinión que abarcan todas las áreas de la radiología.
El último volumen publicado es el número 181 y algunos de los artículos que me han resultado más interesantes y que recomiendo son: Los cánceres de mama que sólo se detectan con RM son menos agresivos que los que se identifican con técnicas de imagen convencionales: estudio retrospectivo en el que se comparan las lesiones que son detectadas únicamente mediante RM y aquellas que se diagnostican mediante ecografía dirigida “second look ultrasound” (SLUS), en el que se extraen algunas conclusiones muy interesantes como que las que se detectan con RM son de menor tamaño y menos agresivas que las detectadas mediante SLUS, lo que permite una intervención más temprana y mejor pronóstico; Biomarcadores de imagen no invasivos en la enfermedad hepática crónica revisión centrada en la relevancia de las pruebas de imagen, como la elastografía, la TC y la RM en el diagnóstico y estadiaje de patologías hepáticas.
Motivo para la selección: He elegido este artículo ya que la IA está en auge en los últimos años y está desempeñando un papel cada vez más importante en muchos campos de la radiología. Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) son capaces de analizar grandes volúmenes de imágenes en poco tiempo, jugando también un papel muy importante en la investigación clínica.
ASPECTS es un sistema de puntuación ampliamente utilizado para analizar los cambios isquémicos precoces en la tomografía computarizada (TC), pudiendo existir una diferencia significativa de la puntuación entre profesionales, por lo que las técnicas de análisis de imágenes basadas en el aprendizaje automático podrían desempeñar un un papel relevante.
Me parece interesante analizar la incorporación de la IA en la radiología y los estudios que se están llevando a cabo para corroborar la precisión y sistematizar el uso de los mismos, teniendo en cuenta sus limitaciones y las implicaciones que puede tener.
Resumen:
Alberta Stroke Project Early CT Score (ASPECTS) es un sistema de puntuación cuantitativo ampliamente utilizado para analizar los cambios isquémicos precoces en la TC sin contraste en el que se evalúan 10 regiones vasculares dependientes de la arteria cerebral media (ACM). Esta puntuación es de gran relevancia ya que se tiene en cuenta para la toma de decisiones terapéuticas así como para analizar la respuesta al tratamiento. Los signos de isquemia precoz en la TC son sutiles y su detección puede verse influida por el nivel de experiencia del evaluador, lo que provoca variaciones en la puntuación ASPECTS entre expertos.
El objetivo de este estudio es evaluar la coherencia entre ASPECTS obtenidos por la IA y los expertos en pacientes con ictus isquémico agudo causado por oclusión de gran vaso en la circulación anterior. Se trata de un estudio observacional, retrospectivo y multicéntrico (tres centros) y los criterios de inclusión fueron edad ≥18 años, diagnóstico clínico de síndrome isquémico agudo en la circulación anterior, imágenes de TC sin contraste adquiridas en las 12h siguientes al inicio de la clínica y angiografía por tomografía computarizada (angioTC) o angiografía por resonancia magnética (angioRM) que confirmará la oclusión de gran vaso en la circulación anterior (segmentos M1 o M2 de la arteria carótida interna (ACI) o la ACM. El estudio comparó los ASPECTS obtenidos por expertos y IA en 491 pacientes.
Se utilizó un software automatizado (RAPID ASPECTS, versión 4.9; iSchemaView, Menlo Park, California) para calcular los ASPECTS derivados de IA. Se aplicó un atlas estandarizado para crear una cuadrícula personalizada que correspondía a las 10 regiones ASPECTS en cada hemisferio, y se calcularon los valores de Unidad Hounsfield (UH) junto con otros parámetros relevantes para las 20 regiones. Posteriormente, se utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar cada región como normal o anormal, así como para determinar cuál de los hemisferios tenía más probabilidades de estar afectado. Finalmente, se generó un mapa ASPECTS en una interfaz gráfica que identificaba las regiones afectadas en rojo y reportaba el ASPECTS final.
Para las exploraciones evaluadas por expertos, se llevó a cabo una evaluación independiente por parte de dos lectores con 6 a 12 años de experiencia en la interpretación de imágenes neurovasculares y formación especializada en evaluaciones ASPECTS. Estos lectores no conocían los resultados de RAPID ASPECTS ni el tratamiento o pronóstico de los pacientes. Los desacuerdos entre ellos fueron resueltos por un lector principal.
Algunos de los resultados más relevantes extraídos del estudio son:
- Se definió una discrepancia significativa entre las puntuaciones cuando la diferencia era de al menos 2, encontrándose en el 47.45 % de los casos analizados.
- La mediana del ASPECTS de expertos fue 8.0 mientras que la de IA fue 7.0. Se observó una discrepancia media de 2.24 entre ambos métodos, con un coeficiente de correlación intraclase (ICC) de 0.63. Por tanto, en comparación con los ASPECTS obtenidos por expertos, los ASPECTS obtenidos por IA sobreestimaron la extensión del infarto.
- La coincidencia entre IA y expertos fue mayor en regiones corticales superficiales en comparación con subcorticales. Además, factores como la presencia de infartos crónicos y las puntuaciones en la cápsula interna y el lentiforme se asociaron significativamente con discrepancias de puntuación de ≥2.
- En pacientes tratados con terapia endovascular, el ASPECTS de IA predijo mejor los resultados clínicos desfavorables a los 90 días, mostrando mayor sensibilidad que el puntaje de expertos. Este hallazgo sugiere que el uso de un umbral de ASPECTS de IA de ≥6 podría excluir a algunos pacientes del tratamiento. Cuando se ajustó el umbral de IA a ≥4, el número de pacientes considerados para tratamiento fue similar al de expertos con un umbral de ≥6.
Se concluye en este estudio que las discrepancias entre ASPECTS de expertos e IA son relevantes para la práctica clínica y deben ser validadas en estudios prospectivos adicionales.
Valoración personal:
Me parece un estudio muy interesante ya que se trata de un estudio original que abarca un tema de actualidad que es el uso de IA aplicado a la radiología, en este caso para comparar la concordancia entre ASPECTS obtenidos por expertos y la IA.
La conclusión más importante que se extrae es que existen discrepancias relevantes entre ambas puntuaciones, lo que es crucial para el manejo de los pacientes y pone de manifiesto la importancia de que existan sistemas de validación de los sistemas de IA y la necesidad de llevar a cabo más estudios para probar su eficacia.
El estudio revisado presenta varias limitaciones. Algunas de las más importantes son que se trata de un estudio retrospectivo, sólo se incluye un tipo de software de IA y los evaluadores tenían formación especializada y experiencia y los ASPECTS de la IA están pensados para la toma de decisiones que apoye a los evaluadores menos experimentados para mejorar la fiabilidad y estandarización de la evaluación. Por tanto, son necesarios estudios prospectivos, multicéntricos con mayor número de pacientes, con análisis de varios software de IA y que permitan estandarizar el ASPECTS de manera generalizada.
Por otra parte, siempre hay que tener en cuenta los posibles aspectos negativos que pueden conllevar estas herramientas de IA, tanto en el aspecto ético como en la práctica diaria. Además, la capacitación de los profesionales en el uso de la IA es fundamental para garantizar su implementación efectiva y responsable.
Marina Siesto Marcos.
Hospital Universitario de Getafe, Getafe, R3.
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